这两年，随着人工智能（AI）和计算能力的发展，AI应用的落地速度大大加快。以ChatGPT为代表的AI应用迅速火遍全球，成为打工人的常用工具。紧接着，多模态、AI Agent等各种高大尚的名词也逐渐进入大众视野，吸引了大量关注。那么，到底什么是AI Agent？下文半支烟将带你详细了解这个概念。
AI Agent，经常被翻译为：智能体或代理。
一句话总结，AI Agent就是一个有着聪明大脑而且能够感知外部环境并采取行动的智能系统。
我们可以把它想象成一个能思考和行动的人，而大型语言模型（LLM）就是这个人的“大脑”。通过这个大脑，再加上一些能够感知外部世界和执行任务的部件，AI Agent就变成了一个有“智慧”的机器人。
要让AI Agent充分利用它的“大脑”和各种组件，需要一种协调机制。ReAct机制就是常用的协调机制。通过ReAct机制，AI Agent能够结合外部环境和行动组件，完成复杂的任务。
为什么我们需要AI Agent呢？其实说到底是因为单一的模型对我们来说作用不大，我们需要的是一个具备智能的复杂系统。只有复杂系统才能真正的应到到实际生产工作中。
要理解AI Agent，我们先看看AI领域的一些变化。
以前的AI系统通常是单一模型，受训练数据的限制，只能解决有限的任务或者固定领域的任务，难以适应新的情况。
而现在，我们有了LLM通用大模型，训练的数据更多，能完成更多领域的任务，比如内容生成、文生图、文生视频等等。同时还可以把大模型和各种外部组件结合起来，构建复合AI系统，这样就能解决更复杂的问题。
举个例子，如果直接让单一模型帮我制定一个去三亚的旅游计划，它无法做到。如果让LLM大模型帮我制定一个去三亚的旅游计划，它可以制定一个鸡肋的计划，几乎不可用，因为它不知道我的个人信息、也不知道航班信息，也不知道天气情况。
但如果我们设计一个复杂AI系统，让系统里的LLM大模型能够通过工具能访问我的个人信息，访问互联网上的天气情况，访问航班信息，再结合航班系统的开放接口，就可以自动帮我预定机票，自动制定行程规划了。
这就是复合AI系统的魅力，它能够结合工具、记忆、其余各种组件 来解决复杂问题。
复合AI系统是模块化的，就像拼积木一样。你可以选择不同的模型和组件，然后把它们组合在一起，解决不同的问题。
比如，你可以用一个模型来生成文本，用另一个模型来处理图像，还可以用一些编写的程序代码，一起构建出复杂AI系统。
AI Agent的核心是让LLM大模型 掌控 复杂AI系统的逻辑，说白了就是让LLM主导AI Agent的思维过程。我们向LLM输入复杂问题，它可以将复杂问题分解并一步步的制定解决方案。
这与设计一个程序系统不同，在AI系统里，LLM大模型会一步一步的思考、制定一步一步的计划，然后一个一个的去解决。并不是按照某个指定程序去执行的。
AI Agent的组件包括：大模型的推理能力、行动能力 和 记忆能力。
我们正处于AI Agent发展的早期阶段。未来，我们将看到更多的系统利用AI Agent进行"AI+"的转型。
总结来说，AI Agent通过整合LLM的推理能力和外部工具的行动能力，能够在复杂环境中自主解决问题。ReAct机制很好的实现了AI Agent的理念。
希望这篇博客对你有帮助！如果你有问题或想法，欢迎在评论区留言，一起探讨！
如果想了解具体的代码实践，可以翻阅我的这篇文章《基于ReAct机制的AI Agent》。
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